この項の情報を使用して、拡張プレディクションに関連する問題を解決します。
適用対象
フリーフォーム、Planning (すべてのアプリケーション・タイプ)、Sales Planning、Strategic Workforce Planning。よくある質問
これらのよくある質問を確認し、問題が解決されるかどうかを確認してください:
拡張プレディクションを実行するために必要な履歴データの最小量はどのくらいですか。
拡張プレディクションでは、プレディクション範囲の長さの少なくとも2倍の履歴データが必要です。たとえば、将来の15か月をプレディクトする必要がある場合は、少なくとも30か月の履歴データが必要です。
拡張プレディクションにはどのようなドライバを使用する必要がありますか。
ターゲット・アカウントと強い相関関係があるドライバは、良好なプレディクション結果を生成します。内部と外部(マクロ経済データ)の両方のドライバを使用すると、良好なプレディクション結果を得ることができます。
拡張プレディクションを実行する際に、ドライバ・メンバーの将来のデータは必要ですか。
はい、ドライバの将来のデータが必要です。ドライバの将来のデータがない場合は、入力ドライバ値が欠落している値をプレディクトするように、拡張プレディクション・ジョブを構成する際に「欠落した入力ドライバ値のプレディクト」を選択します。欠損値は、統計予測(単変量プレディクション)を使用してプレディクトされ、MLモデルのトレーニングに使用されます。
動的計算親勘定科目メンバーに対して拡張プレディクションを実行できますか。
はい。動的親勘定科目の拡張プレディクションは、25.11更新以降で使用できます。
拡張プレディクション・ジョブを作成および実行するために必要なユーザー役割は何ですか。
拡張プレディクション・ジョブを作成および実行するには、Planningでサービス管理者アプリケーション役割または「IPM - 管理」の詳細な役割が必要です。
拡張プレディクション・ジョブを自動的に実行するようにスケジュールすることは可能ですか。
はい。拡張プレディクション・ジョブは、Planningまたはフリーフォームのデータ統合パイプラインを使用してスケジュールできます。拡張プレディクションの精度を評価するにはどうすればよいですか。
Planningには、MAPE (平均絶対パーセンテージ誤差)やRMSE (2乗平均平方根誤差)などの組込み精度メトリックが用意されています。これらは、各ジョブのプレディクション・ジョブ結果パネルでダウンロード可能なレポートとして利用できます。プランナは拡張プレディクション値をオーバーライドまたは調整できますか。
トレーサビリティの問題を引き起こす可能性があるため、プレディクション・データのオーバーライドはお薦めしません。プレディクション・データはベースラインとして使用でき、調整が必要な場合は、データ要素の調整メンバーまたはデータ系統を提供する任意の代表ディメンションを使用して実行できます。
拡張プレディクションは、履歴データの外れ値や異常値を処理しますか。
はい。プレディクション・エンジンには、自動外れ値検出および平滑化機能が搭載されています。過去の基準から大きく逸脱する異常なスパイクやディップを識別し、外れ値調整のために選択された構成に基づいてデータを平滑化します。履歴時系列に欠損データまたは疎データがある場合はどうなりますか。
拡張プレディクションは、インピュテーション手法を使用して疎データを処理します。ギャップが存在する場合、エンジンはモデルをトレーニングする前に、周辺のデータ・ポイントを使用して欠損値を推定します。ただし、ユーザーは欠損データの処理方法について様々なオプションを指定できます。
拡張プレディクションは、BSOキューブとASOキューブで動作しますか。
拡張プレディクションは、BSOキューブとASOキューブの両方で動作します。